25 марта 2026
Обязанности:
Строить RAG-пайплайны и создавать AI-агентов для обслуживания сотрудников и клиентов Альфы и автоматизации процессов банка;
Улучшать текущие ML-решения для сокращения времени обработки обратной связи клиентов;
Разрабатывать новые классификационные и генеративные модели для внедрения в процессы работы с обратной связью клиентов;
Развивать и поддерживать сервисы кластеризации и тематического анализа клиентской обратной связи;
Дообучать LLM на банковском домене данных;
Работать в кросс-функциональной команде совместно с MLOPS, DE, разметчиками и проджект менеджерами;
Внедрять разработанные модели в продакшн, приносить банку пользу и реальные деньги;
Совместно со смежными командами выстраивать процессы мониторинга качества моделей, переобучения и автоматизации ML-контура;
Выводить модели в production, оценивать эффекты через A/B-тесты и взаимодействовать с командами мониторинга, разметки и внедрения .
Требования:
2+ года опыта работы в области машинного обучения и NLP
Знание, понимание архитектур и опыт работы с моделями, такими как GPT, BERT и другими
Уверенные знания Python и библиотек для машинного обучения (PyTorch, transformers), возможность написать свой кастомный код обучения и инференса с нуля
Успешный опыт вывода NLP моделей в прод и их оптимизации
Знание основ работы с большими данными и опытом их обработки (Spark, Hadoop)
Высшее образование в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин
Английский язык на уровне чтения технической документации
Будет плюсом:
Опыт построения и оценки RAG пайплайнов
Опыт адаптации LLM под доменные задачи
Опыт создания полноценных AI-агентов с function calling
Опыт работы с библиотеками для оптимизированного инференса LLM (vLLM, TGI, SGLang, TRT)
Успешный соревновательный опыт
Широкий технический кругозор
Условия:
Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram
Конкурентную заработную плату, соцпакет.
Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
Квартальный бонус по результатам работы;
ДМС, страхование жизни;
корпоративное обучение